【十九】Spring Boot之分布式事务(JTA、Atomikos、Druid、Mybatis)

最新推荐文章于 2024-07-13 16:09:12 发布

zhousenshan

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本文详细介绍如何使用SpringBoot结合JTA和Atomikos实现跨数据库的分布式事务处理，包括配置多数据源、整合Druid连接池、Mybatis以及具体代码示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、介绍
1.分布式、本地事务
1.本地事务：普通事务。只能保证在一个数据库上的操作ACID。

JDBC事务就是本地事务，通过connection对象管理。

2.分布式事务：两个及以上数据库源的事务（由每台数据库的本地事务组成的），使事务可以跨越多个数据库。比如，A库的a1表和B库的b1表，在一个事务中，如果B库的b1表回滚了，A库的a1表也要回滚。

JTA事务支持分布式事务。JTA指Java事务API(Java Transaction API)，它本身只是为事务管理提供了接口，Atomikos是其中一种实现。

2.分布式事务实现方案
1.资源层的分布式事务：代表JTA，钢性事务，强一致性，跟交易、结算、钱有关的，对数据一致性要求高的可以考虑用这个。

2.服务层分布式事务：代表TCC，柔性事务，弱一致性。

3.钢性事务、强一致性满足四个原则ACID：
1.原子性（Atomicity）：即事务是不可分割的最小工作单元，事务内的操作要么全做，要么全不做。

2.一致性（Consistency）：在事务执行前数据库的数据处于正确的状态，而事务执行完成后数据库的数据还是应该处于正确的状态，即数据完整性约束没有被破坏；如银行转帐，A转帐给B，必须保证A的钱一定转给B，一定不会出现A的钱转了但B没收到，否则数据库的数据就处于不一致（不正确）的状态。

3.隔离性（Isolation）：并发事务执行之间互不影响，在一个事务内部的操作对其他事务是不产生影响，这需要事务隔离级别来指定隔离性。

4.持久性（Durability）：事务一旦执行成功，它对数据库的数据的改变必须是永久的，不会因比如遇到系统故障或断电造成数据不一致或丢失。

关于事务的隔离机制，详细解释请看

【十六】Spring Boot之事务（事务传播机制、嵌套事务、事务隔离机制详解）

4.柔性事务、弱一致性介绍
4.1.CAP理论
CAP理论：在一个分布式系统中，最多只能满足C、A、P中的2个。

CAP含义：

C：Consistency 一致性：同一数据的多个副本是否实时相同。

A：Availability 可用性：一定时间内，系统能返回一个明确的结果则称为该系统可用。

P：Partition tolerance 分区容错性：将同一服务分布在多个系统中，从而保证某一个系统宕机，仍然有其他系统提供相同的服务。

而通常情况下，我们都必须要满足AP，所以只能牺牲C。

牺牲一致性换取可用性和分区容错性。

牺牲一致性的意思是，把强一致换成弱一致。只要数据最终能一致就好了，并不要实时一致。

4.2.BASE理论
主要就是分布式系统中最CAP怎么取舍怎么平衡的一个理论

BA：Basic Available 基本可用一定时间内能够返回一个明确的结果。

基本可用BA和高可用HA的区别是：

1.响应时间可以更长。

2.给部分用户返回一个降级页面。返回降级页面仍然是返回明确结果。

S：Soft State：柔性状态。同一数据的不同副本的状态，不用实时一致。

E：Eventual Consisstency：最终一致性。同一数据的不同副本的状态，不用实时一致，但一定要保证经过一定时间后最终是一致的。

二、DTP分布式事务模型
2.1 JTA（XA）协议
分布式事务的规范。

XA规范主要定义了：事务管理器(Transaction Manager)和资源管理器(Resource Manager)之间的接口。

XA接口是双向的系统接口。在事务管理器（Transaction Manager）以及一个或多个资源管理器（Resource Manager）之间形成通信桥梁。

在分布式系统中，从理论上讲，两台机器无法达到一致的状态，需要引入一个单点进行协调。

XA中大致分为两个部分：

1.事务管理器(Transaction Manager)，全局事务管理器。

事务管理器控制着全局事务，管理事务生命周期，并协调资源。负责各个本地资源的提交和回滚。

2.资源管理器(Resource Manager)，可以理解成是一个局部的事务管理器，一个本地事务管理器或者消息队列。

2.2 XA支持二阶段提交 2PC
第一阶段：全局事务（协调者）通知各个本地事务（参与者）干活，本地事务干活的时候将Undo信息和Redo信息写入日志，各个本地事务干完活通知全局事务。

该阶段，报错：只要有一个本地事务干活失败，就会通知全局事务not ready，全局事务只要收到一个本地事务执行失败not ready的通知，全局事务就会通知所有本地事务全部回滚rollback。

该阶段，超时：只要有一个本地事务，很久没有告诉全局事务自己干完活ready，过了等待超时的时间，全局事务则通知所有本地事务回滚rollback。

第二阶段：全局事务收到所有本地事务干完活ready 的通知，全局事务通知各个本地事务提交commit。各个本地事务执行commit。

该阶段，报错：只要有一个本地事务commit失败，就会通知全局事务全局事务只要收到一个本地事务commit失败的通知，全局事务就会通知所有本地事务全部回滚rollback。

该阶段，超时：只要有一个本地事务，很久没有告诉全局事务自己commit成功，过了等待超时的时间，全局事务则通知所有本地事务回滚rollback。

缺点：

1.同步阻塞。一个本地事务执行完了，要等同一个全局事务内所有本地事务执行完才提交，等待过程中没有释放资源。

2.协调者单点故障，如果协调者故障，参与者会一直阻塞下去。这个可以想办法把协调者搞成多点。

3.协调者在发出commit消息之后宕机，而唯一接收到这条消息的参与者同时也宕机了。那么即使通过选举协议产生了新的协调者，这条事务的状态也是不确定的，没人知道事务是否被已经提交。

2.3 三阶段提交 3PC

第一阶段：cancommit阶段

协调者询问每一个参与者是否可以执行事务提交操作。

参与者收到cancommit命名后，判断自己是否可用顺利执行事务，返回yes或者no。

第二阶段：precommit阶段

协调者收到每个参与者的yes后，协调者向每个参与者发送precommit预提交命令。

参与者收到precommit预提交命令后，开始执行事务操作，并将undo和redo信息记录到事务日志中。

参与者如果成功的执行了事务操作，则返回ACK响应。

该阶段，报错：协调者只要收到一个no，协调则通知所有参与者中断事务abort。

该阶段，超时：只要有一个参与者，很久没有告诉协调者yes，协调则通知所有参与者中断事务abort。

第三阶段：docommit阶段

协调者收到ACK后，向所有参与者发起docommit命令。

参与者接收到doCommit请求之后，提交事务，释放资源。通知协调者，已提交。

该阶段，报错：协调者只要收到一个no，协调则通知所有参与者中断事务abort。

该阶段，超时：只要有一个参与者，很久没有告诉协调者yes，协调则通知所有参与者中断事务abort。

三、Spring Boot+JTA+Atomikos+Druid+Mybatis使用
场景：现有两个不同的数据库，一个叫sid，一个叫lee。操作sid库中是账户余额表，lee库中是支出金额表。

一个比支出操作，要同时更新sid的账户余额表和lee的支出金额表。失败，两个一起回滚。

项目目录

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>

<groupId>com.sid</groupId>
<artifactId>jta-atomikos</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>1.5.8.RELEASE</version>
<relativePath/>
</parent>

<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>

<dependencies>

<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>


<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.3.2</version>
</dependency>


<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.38</version>
</dependency>


<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.1.9</version>
</dependency>


<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jta-atomikos</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<version>1.16.14</version>
</dependency>
</dependencies>

<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>


<plugin>
<groupId>org.mybatis.generator</groupId>
<artifactId>mybatis-generator-maven-plugin</artifactId>
<version>1.3.2</version>
<configuration>
<configurationFile>${basedir}/src/main/resources/generator/generatorConfig.xml</configurationFile>
<overwrite>true</overwrite>
<verbose>true</verbose>
</configuration>
</plugin>

</plugins>
</build>

</project>
application.yml

server:
port: 8080
context-path: /sid

spring:
datasource:
druid:
one: #数据源1
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/sid
username: root
password: root
#初始化时建立物理连接的个数
initialSize: 1
#池中最大连接数
maxActive: 20
#最小空闲连接
minIdle: 1
#获取连接时最大等待时间，单位毫秒
maxWait: 60000
#有两个含义：
#1) Destroy线程会检测连接的间隔时间，如果连接空闲时间大于等于minEvictableIdleTimeMillis则关闭物理连接。
#2) testWhileIdle的判断依据，详细看testWhileIdle属性的说明
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
#连接保持空闲而不被驱逐的最小时间，单位是毫秒
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
#使用该SQL语句检查链接是否可用。如果validationQuery=null，testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会起作用。
validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
#建议配置为true，不影响性能，并且保证安全性。申请连接的时候检测，如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis，执行validationQuery检测连接是否有效。
testWhileIdle: true
#申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。
testOnBorrow: false
#归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。
testOnReturn: false
# 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙
filters: stat,wall,slf4j
# 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
#connectionProperties.druid.stat.mergeSql: true
#connectionProperties.druid.stat.slowSqlMillis: 5000
# 合并多个DruidDataSource的监控数据
#useGlobalDataSourceStat: true
#default-auto-commit: true 默认
#default-auto-commit: false
two: #数据源2
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://localhost:3306/lee
username: root
password: root
#初始化时建立物理连接的个数
initialSize: 1
#池中最大连接数
maxActive: 20
#最小空闲连接
minIdle: 1
#获取连接时最大等待时间，单位毫秒
maxWait: 60000
#有两个含义：
#1) Destroy线程会检测连接的间隔时间，如果连接空闲时间大于等于minEvictableIdleTimeMillis则关闭物理连接。
#2) testWhileIdle的判断依据，详细看testWhileIdle属性的说明
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
#连接保持空闲而不被驱逐的最小时间，单位是毫秒
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
#使用该SQL语句检查链接是否可用。如果validationQuery=null，testOnBorrow、testOnReturn、testWhileIdle都不会起作用。
validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
#建议配置为true，不影响性能，并且保证安全性。申请连接的时候检测，如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis，执行validationQuery检测连接是否有效。
testWhileIdle: true
#申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。
testOnBorrow: false
#归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。
testOnReturn: false
# 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙
filters: stat,wall,slf4j
# 通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
#connectionProperties.druid.stat.mergeSql: true
#connectionProperties.druid.stat.slowSqlMillis: 5000
# 合并多个DruidDataSource的监控数据
#useGlobalDataSourceStat: true
#default-auto-commit: true 默认
#default-auto-commit: false

## 该配置节点为独立的节点，不是在在spring的节点下
mybatis:
mapper-locations: classpath:mapping/*/*.xml #注意：一定要对应mapper映射xml文件的所在路径
type-aliases-package: com.sid.model # 注意：对应实体类的路径
configuration:
log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl #控制台打印sql
启动类

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.sid.mapper.*.*")
public class App {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(App.class, args);
}
}
第一个数据源配置Properties

@Data
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid.one")
public class OneDataSourceProperties {
private String driverClassName;

private String url;

private String username;

private String password;

private Integer initialSize;

private Integer maxActive;

private Integer minIdle;
private Integer maxWait;
private Integer timeBetweenEvictionRunsMillis;

private Integer minEvictableIdleTimeMillis;

private String validationQuery;
private Boolean testWhileIdle;
private Boolean testOnBorrow;
private Boolean testOnReturn;

private String filters;

}
第二个数据源配置Properties

@Data
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid.two")
public class TwoDataSourceProperties {
private String driverClassName;

private String url;

private String username;

private String password;

private Integer initialSize;

private Integer maxActive;

private Integer minIdle;
private Integer maxWait;
private Integer timeBetweenEvictionRunsMillis;

private Integer minEvictableIdleTimeMillis;

private String validationQuery;
private Boolean testWhileIdle;
private Boolean testOnBorrow;
private Boolean testOnReturn;

private String filters;
}
第一个数据源配置

@Configuration
//这里要指明这个数据适用于哪些mapper，和这个数据源的sqlsessionFactory
@MapperScan(basePackages = "com.sid.mapper.sid", sqlSessionFactoryRef = "oneSqlSessionFactory")
public class OneDataSourceConfiguration {
@Autowired
public OneDataSourceProperties oneDataSourceProperties;

//配置第一个数据源
@Primary
@Bean(name = "oneDataSource")
public DataSource oneDataSource() {
// 这里datasource要使用阿里的支持XA的DruidXADataSource
DruidXADataSource datasource = new DruidXADataSource();
BeanUtils.copyProperties(oneDataSourceProperties,datasource);
AtomikosDataSourceBean xaDataSource = new AtomikosDataSourceBean();
xaDataSource.setXaDataSource(datasource);
xaDataSource.setUniqueResourceName("oneDataSource");
return xaDataSource;
}

//配置第一个sqlsessionFactory
@Primary
@Bean(name = "oneSqlSessionFactory")
public SqlSessionFactory oneSqlSessionFactory(@Qualifier("oneDataSource") DataSource oneDataSource)
throws Exception {
SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
bean.setDataSource(oneDataSource);
ResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
bean.setMapperLocations(resolver.getResources("classpath:mapping/sid/*.xml"));
return bean.getObject();
}
}
第二个数据源配置

@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.sid.mapper.lee", sqlSessionFactoryRef = "twoSqlSessionFactory")
public class TwoDataSourceConfiguration {
@Autowired
public TwoDataSourceProperties twoDataSourceProperties;

@Bean(name = "twoDataSource")
public DataSource twoDataSource() {
DruidXADataSource datasource = new DruidXADataSource();
BeanUtils.copyProperties(twoDataSourceProperties,datasource);
AtomikosDataSourceBean xaDataSource = new AtomikosDataSourceBean();
xaDataSource.setXaDataSource(datasource);
xaDataSource.setUniqueResourceName("twoDataSource");
return xaDataSource;
}

@Bean(name = "twoSqlSessionFactory")
public SqlSessionFactory twoSqlSessionFactory(@Qualifier("twoDataSource") DataSource twoDataSource)
throws Exception {
SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
bean.setDataSource(twoDataSource);
ResourcePatternResolver resolver = new PathMatchingResourcePatternResolver();
bean.setMapperLocations(resolver.getResources("classpath:mapping/lee/*.xml"));
return bean.getObject();
}
}
第一个数据源mapper

@Mapper
public interface AccountMapper {
int deleteByPrimaryKey(Integer id);

int insert(Account record);

int insertSelective(Account record);

Account selectByPrimaryKey(Integer id);

int updateByPrimaryKeySelective(Account record);

int updateByPrimaryKey(Account record);
}
mapping.xml就不贴了，就是Mybatis的插件生生了

第二个数据源mapper

@Mapper
public interface ExpenditureMapper {
int deleteByPrimaryKey(Integer id);

int insert(Expenditure record);

int insertSelective(Expenditure record);

Expenditure selectByPrimaryKey(Integer id);

int updateByPrimaryKeySelective(Expenditure record);

int updateByPrimaryKey(Expenditure record);
}
model类

public class Account {
private Integer id;

private BigDecimal accountBalance;

public Integer getId() {
return id;
}

public void setId(Integer id) {
this.id = id;
}

public BigDecimal getAccountBalance() {
return accountBalance;
}

public void setAccountBalance(BigDecimal accountBalance) {
this.accountBalance = accountBalance;
}
}
public class Expenditure {
private Integer id;

private BigDecimal money;

public Integer getId() {
return id;
}

public void setId(Integer id) {
this.id = id;
}

public BigDecimal getMoney() {
return money;
}

public void setMoney(BigDecimal money) {
this.money = money;
}
}
service层使用事务回滚演示

@Service
public class TestServiceImpl implements TestService {

@Resource
private AccountMapper accountMapper;

@Resource
private ExpenditureMapper expenditureMapper;

@Override
@Transactional
public String testJtaAtomikos(){
Account account = new Account();
account.setAccountBalance(new BigDecimal(560.56));
accountMapper.insertSelective(account);

Expenditure expenditure = new Expenditure();
expenditure.setMoney(new BigDecimal(3.3));
expenditureMapper.insertSelective(expenditure);
int i = 1 / 0;
return "done";
}
}

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作者：jy02268879
来源：优快云
原文：https://blog.youkuaiyun.com/jy02268879/article/details/84398657
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